[发明专利]滚动轴承故障的三元二进分形小波稀疏诊断方法

摘要

滚动轴承故障的三元二进分形小波稀疏诊断方法，涉及一种机械故障诊断方法。采用有限冲击响应滤波器组对振动加速度信号进行了多尺度迭代分解，得到3·2J‑1个小波子空间。通过单位脉冲函数测试各子空间的响应函数，通过计算响应函数频谱能量重心对各小波子空间进行重新排序。在各尺度上，通过非端点相邻子空间的相加构造过渡子空间，从而实现了新的三元二进分形小波“频率‑尺度”划分网格。为了对各子空间中潜在的周期性冲击故障特征进行自适应定量识别提出了周期稀疏性评价指标，用于计算子空间信号包络解调幅值谱上各特征频率倍频能量占信号总能量比重。周期稀疏特征指标的最大值所对应的特征频率即可确定故障的类型及位置。

主权项

1.滚动轴承故障的三元二进分形小波稀疏诊断方法，其特征在于包括以下步骤：1)在滚动轴承支座上安装振动加速度传感器，获取动态信号x，其中信号的采样频率记为f_s,信号的长度记为N，N必须为偶数，对信号进行去均值处理，得到x(n)；在采集轴承振动加速度信号的同时，需要采用测速计记录转轴的旋转速度，或通过其它轴速度及系统传动比计算出该转轴的转速；x＝{x(n)|n＝1,2,...m...,N}2)基于有限冲击响应滤波器组对振动信号进行深度为J层的冗余三元二进小波多尺度分解；3)对各尺度的小波包按照带通的能量重心进行重排，步骤为：4)生成三元二进小波多尺度分解的过渡子空间，对于j＝1，生成两个过渡子空间,表示为：对于j≥2,除去首段和末端的子空间，通过相邻子空间相加生成(3·2^j‑2‑1)个过渡子空间，表示为：5)根据滚动轴承组成部件的4个故障特征频率，计算各尺度上各个过渡子空间的周期稀疏性评价指标GrSpa_class(j,k)；其中class代表故障类别，在{1,2,3,4}中选取，1代表滚动体故障，2代表保持架故障，3代表内圈故障，4代表外圈故障；6)选取各尺度上各过渡子空间的GrSpa_class(j,k)|_{class∈{1,2,3,4}}的最大值绘制于分形小波分解的“频率‑尺度”网格中；选取具有最大周期性冲击稀疏评价指标的子空间为最优分析子空间，从该子空间的时域波形、包络解调谱、标签等信息确认故障类型。